Aula 02 - Introdução aos temas que serão abordados na disciplina

Alexandre Camargo Martensen
2019-07-02 00:06:57

O que é Ciência 2.0?

  • Nova forma de se fazer ciência, baseada na troca de informações e na colaboração (tecnologia de redes - Web 2.0)

    • Open research
    • Open science
  • Novas ferramentas de colaboração/comunicação como wikis, blogs, videos, open lab notebooks, gitHub, figShare, pré-prints, live figures, live code (ex. Shiny), data repositories, open reviews…

  • Foco na reprodutividade

Ciência 2.0 oportunidade ou necessidade?

Ciência 2.0 oportunidade ou necessidade?

  • 8 a 9% de aumento de artigos por ano
  • Dobra a cada 9 anos
  • 2/min em “Life science” (em 2008)
  • Citações sem ler
  • Phantom reference: “Van der Geer, J., Hanraads, J.A.J., Lupton, R.A., 2000. The art of writing a scientific article. J Sci. Commun. 163 (2) 51-59”

https://www.researchgate.net/publication/321156285_The_mystery_of_the_phantom_reference

  • Resumo, partes do artigo
  • Impossível de acompanhar

Ciência 2.0 oportunidade ou necessidade?


“O século XXI será o século da complexidade”

            Stephen Hawking

Ciência 2.0 oportunidade ou necessidade?


“… complex problems need a multi-disciplinary approach to understanding the problem and identifying innovative and holistic approaches to deliver lasting change”

Spencer (2016)

Comparação Ciência 1.0 vs Ciência 2.0

Ciência 1.0

  • Pesquisas isolada, dados guardados em computadores pessoais, submetida, revisadas de maneira anônima, publicada “paywalls”

  • Crédito estabelecido com base na revista, fator de impacto

  • Artigos tem copyright

  • Financiamento das editoras baseado na “venda” das revistas (acesso à informação)

  • Resumo do processo da descoberta e dos achados

Ciência 2.0

  • Dados compartilhados assim que obtidos, idéias são compartilhadas e livremente debatidas, intensa colaboração, ampla disseminação (online)
  • Crédito estabelecido pelo # citações, # visualizações, # downloads, mídias sociais, impacto social…
  • Diferentes licenças: domínio público, Creative Commons 3.0, etc.
  • Financiamentos alternativos
  • Dados e códigos disponíveis, processo de obtenção dos resultados detalhadamente descrito através de “open lab notebooks”, mídia social, blogs, wikis, etc
  • Reprodutibilidade

Aberta e reprodutível


Aberta: Não é apenas uma questão de “paywall”!

  • Dados disponíveis (não “upon request”), organizados, metadados
  • Etapas detalhadas (Open lab notebook)
  • Códigos disponíveis (tratamento de dados, análises, figuras…)

=> Reprodutível!!!

Aberta e reprodutível

Reprodutível para quem?

Inicialmente para você mesmo…

Seu orientador para você:

“Ficou muito legal, mas você usou uma versão antiga do banco de dados… Você terá que refazer tudo com o novo banco de dados”


“Your closest collaborator is you six months ago, but you don't reply to emails.”

Karl Broman

Reprodutível


O método científico preconiza que a ciência seja reprodutível!

Isso significa que se um outro grupo de pesquisa pegar e fazer o mesmo experimento, seguindo exatamente os mesmos métodos descritos e empregados no trabalho, chegará nos mesmos resultados.

Atualmente, com a ciência largamente sendo feita em computadores… isso significa que os dados e os códigos tem que ser disponíveis e organizados de forma que os resultados (incluindo figuras) possam ser obtidos novamente.

A importância dessa reprodutividade é largamente reconhecida atualmente, porém, não é largamente aplicada, em grande parte pq os cientistas não dominam as ferramentas para tal.

Este é exatamente o foco deste curso!

Adaptado de Karl Broman

Por quê?


  • Economiza tempo… em geral, temos que fazer uma mesma coisa várias vezes, e repetí-las fica mais facil quando temos os princípios da reprodutibilidade atendidos.

  • Pode ser aplicado em outras situaçõe smais facilmente, aumentando o impacto. Pessoas podem pegar os seus códigos ou os seus dados e fazer novas análises.

  • Aumentam as chances de você estar certo…

Sources of error in the retracted scientific literature (Casadevall et al. 2014) doi: 10.1096/fj.14-256735

Por quê?

Por quê?


Em resumo… temos menos chance de estarmos errados!!!

Caminho para...

Caminho para...

Ciclo científico tradicional / Método científico

Mudança na forma de se fazer ciência

Mudança na forma de se fazer ciência - Hipóteses

  • Você pensando como o mundo funciona?
    • Em geral baseado em ciência…
    • Inquietações
    • Necessidades, problemas…

Agora em rede… muitas cabeças pensando!

hackathons

Bootcamps

Design Thinking

Mudança na forma de se fazer ciência - Hipóteses

  • Formulação de hipóteses

    • Hipótese nula
    • Diversas hipóteses alternativas que são confrontadas frente aos dados
  • Modelagem

  • Distribuição dos erros

  • Forma da variável resposta

  • Data driven science é um pouco diferente (sem necessidade de se ter hipóteses)

Mudança na forma de se fazer ciência - Dados

Dados estruturados vs não-estruturados

https://www.edureka.co/blog/what-is-data-science/

Mudança na forma de se fazer ciência - Dados

Mudança na forma de se fazer ciência - Dados

Ribeiro MC, Holvorcem CGD, Marques A, Martensen AC, Metzger JPW, Tambosi L (2012) Data from: Monitoramento Independente da Cobertura Florestal das Bacias Setentrionais do Extremo Sul da Bahia. Dryad Digital Repository. https://doi.org/10.5061/dryad.p5t21

Mudança na forma de se fazer ciência - Dados

Reichman, O. J., Jones, M. B., & Schildhauer, M. P. (2011). Challenges and Opportunities of Open Data in Ecology. Science, 331(6018), 703–705. doi:10.1126/science.1197962

Mudança na forma de se fazer ciência - Dados

  • Sistematizada
  • Prontamente armazenada, i.e., dados brutos
  • Possibilitar a associação com metadados
  • Apresentar todas as informações necessárias para “obtê-los” novamente
  • Ciclo de dados
  • Curadoria de dados

Mudança na forma de se fazer ciência - Análises

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